CNN模型中卷积层 RELU层池化层作用及顺序

卷积层 Convolutional layer

卷积运算的目的是提取输入的不同特征

类似于CV中的滤波，通过滑动窗口来得到特征图像

非线性激活层 Relu

f(x)=max(0,x)

非线性激活层即保留大于0的值，即保留特征比较好的值，将特征小于0的值舍去

池化层 pooling

池化（Pooling）：也称为欠采样或下采样。主要用于特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的容错性

一般是卷积层 -> relu -> 池化层

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